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   主题：舌癌的累积范围与预后的关系 使用何种方式统计？  | 数螺 | NAUT IDEA
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       <p>
        数螺
       </p>
      </a>
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     <div class="hidden-xs col-sm-6 text-right">
      <p>
       致力于数据科学的推广和知识传播
      </p>
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   <h1>
    主题：舌癌的累积范围与预后的关系 使用何种方式统计？
   </h1>
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         <h1 class="entry-title">
          舌癌的累积范围与预后的关系 使用何种方式统计？
         </h1>
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           <p>
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            <span class="bbp-breadcrumb-current">
             舌癌的累积范围与预后的关系 使用何种方式统计？
            </span>
           </p>
          </div>
          <div class="bbp-template-notice info">
           <p class="bbp-topic-description">
            该主题包含 13 条回复，4个帖子，最后由
            <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/110417/" rel="nofollow" title="查看leehongyi的档案">
             <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/37b9c5462f18a1f4522992de9e15edd0?s=14&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
            </a>
            <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/110417/" rel="nofollow" title="查看leehongyi的档案">
             leehongyi
            </a>
            在
            <a href="http://cos.name/cn/topic/18120/#post-283168" title="回复：舌癌的累积范围与预后的关系 使用何种方式统计？">
             6 年, 4 月 之前
            </a>
            更新。
           </p>
          </div>
          <div class="bbp-pagination">
           <div class="bbp-pagination-count">
            查看 14 个帖子 - 1 到 14（总计 14 个）
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          <ul class="forums bbp-replies" id="topic-18120-replies">
           <li class="bbp-header">
            <div class="bbp-reply-author">
             作者
            </div>
            <!-- .bbp-reply-author -->
            <div class="bbp-reply-content">
             帖子
            </div>
            <!-- .bbp-reply-content -->
           </li>
           <!-- .bbp-header -->
           <li class="bbp-body">
            <div class="bbp-reply-header" id="post-18120">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2010年1月20日 下午7:38
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/18120/#post-18120">
               1 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-18120 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-18120 bbp-reply-position-1 user-id-110417 topic-author post-18120 topic type-topic status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/110417/" rel="nofollow" title="查看leehongyi的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/110417/" rel="nofollow" title="查看leehongyi的档案">
               leehongyi
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               如题，舌癌累积范围可有多个，预后就是复发和不复发。
               <br/>
               可能很多战友在看了这个题目以后会觉得好玩，又一个新兵蛋子问这种操蛋的问题了，无非就是卡方检验吧。
               <br/>
               可是，舌的结构可以分舌侧缘，舌背，舌腹，舌根（大家对着镜子一照就清楚了），往往累及多个结构，很少有单纯累积某一部分的，比如最常见舌侧缘+舌背，或者舌背+舌根的，现在我想知道癌在不同结构会对预后造成怎样的影响，比如有4个病例，一个舌侧缘+舌腹，一个舌侧缘+舌背，一个舌侧缘+舌背+舌腹，一个舌背+舌根，在卡方检验中就出现重叠就不能进行了，
              </p>
              <p>
               N=4，我总不能记舌侧缘3，舌腹2，舌背3，舌根1吧？
              </p>
              <p>
               有同志建议舌侧缘+舌腹1，舌侧缘+舌背1，舌侧缘+舌背+舌腹1，舌背+舌根1，然后还是用还是卡方检验。
               <br/>
               可是，这里只是举一个例子，同时累计4个区域的都有，组合就有很多种了，组合数就是 2的4次方再减1 了，得有 15 种组合了……卡方检验？这个 不能有！小弟也不会 ……
              </p>
              <p>
               请各位战友指教。
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-283046">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2010年1月21日 上午9:18
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/18120/#post-283046">
               2 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
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            <!-- #post-283046 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-18120 bbp-reply-position-2 user-id-61363 post-283046 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/61363/" rel="nofollow" title="查看dingpeng的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/61363/" rel="nofollow" title="查看dingpeng的档案">
               dingpeng
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               版主
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               数据长什么样?
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-283049">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2010年1月21日 下午2:01
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/18120/#post-283049">
               3 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
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            <!-- #post-283049 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-18120 bbp-reply-position-3 user-id-110417 topic-author post-283049 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/110417/" rel="nofollow" title="查看leehongyi的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/110417/" rel="nofollow" title="查看leehongyi的档案">
               leehongyi
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               数据在这里，分组：0=不复发；1=复发。
               <br/>
               分组    舌背    舌根    舌侧缘    舌腹    口底
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              <span class="bbp-reply-post-date">
               2010年1月21日 下午2:18
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/18120/#post-283050">
               4 楼
              </a>
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             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/110417/" rel="nofollow" title="查看leehongyi的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/110417/" rel="nofollow" title="查看leehongyi的档案">
               leehongyi
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               实际上分析的变量更多，但是涉及部位的都记录在这了。
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
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              <span class="bbp-reply-post-date">
               2010年1月21日 下午4:04
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              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/18120/#post-283052">
               5 楼
              </a>
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             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/61363/" rel="nofollow" title="查看dingpeng的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/61363/" rel="nofollow" title="查看dingpeng的档案">
               dingpeng
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               版主
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               Case-Control study, 用Logistic Regression—-其实和chi-square test 有等价性。
               <br/>
               1. 假定
               <br/>
               舌背    舌根    舌侧缘    舌腹    口底
               <br/>
               对分组的影响是“可加”的。
               <br/>
               直接Logistic 回归即可。
               <br/>
               2. 你的想法是将所有组合考虑进来进行分组，则有2^5种人，这样实际上是考虑了
               <br/>
               舌背    舌根    舌侧缘    舌腹    口底
               <br/>
               的所有“交互效应”。
               <br/>
               这是不必要的——-模型过度复杂。
               <br/>
               3. 确实，简单的Logisitc regression忽略交互作用是不准确的。
               <br/>
               但是你可以考虑向前逐步回归，逐步添加交互项，直到加不进新的项为止。得到的模型即为所求。
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-283056">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2010年1月21日 下午5:45
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/18120/#post-283056">
               6 楼
              </a>
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             </div>
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            </div>
            <!-- #post-283056 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-18120 bbp-reply-position-6 user-id-110417 topic-author post-283056 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/110417/" rel="nofollow" title="查看leehongyi的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/110417/" rel="nofollow" title="查看leehongyi的档案">
               leehongyi
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               十分感谢版主指教，那么，就把每一部位设为自变量来进行回归分析吧？
               <br/>
               但是本人为小硕，向前逐步回归，逐步添加交互项具体应如何操作呢？
               <br/>
               谢谢！
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-283075">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2010年1月22日 下午3:52
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/18120/#post-283075">
               7 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
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            </div>
            <!-- #post-283075 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-18120 bbp-reply-position-7 user-id-1 post-283075 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/1/" rel="nofollow" title="查看谢益辉的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/1022d8e6ebc94e8f6bca9a86cebe312a?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/1/" rel="nofollow" title="查看谢益辉的档案">
               谢益辉
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               站长
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               这个问题看起来有意义，它可以用来在医学统计上扫一扫卡方检验上厚厚的尘土——现在医学统计还是一天到晚在这检验那检验，对于楼主这个问题，检验并不是目的，预测才是真正的目的，为什么要想尽办法去凑卡方检验呢？除了检验，就没有别的路可走么？实际上有无数的可能，logistic回归是一种，分类树也可以用，那无数的数据挖掘和机器学习领域的方法都可以用。
              </p>
              <p>
               方法论是一个问题。另一个问题是，这数据只有累积范围这一种变量么？或者说部位在医学上能做预后的指标么？如果有其它信息，尽量都加进来。我用分类树粗看了一下，似乎预测效果并不好。
              </p>
              <p>
               这个帖子我希望能最后整理成为主站文章，如我前面所说，扫扫医学统计的尘土。如果长时间没有看到本文在主站露面，还请楼主向contact@cos.name提醒一下。
              </p>
             </div>
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            </div>
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               2010年1月22日 下午5:04
              </span>
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               8 楼
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              <br/>
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               leehongyi
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               谢谢管理员，这组数据实际上还包括性别，年龄，嗜好，治疗方案，颈清方式等因素。
              </p>
             </div>
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               2010年1月23日 上午3:14
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               9 楼
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               如果舌头的部位不关联，logistic很好啊。
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
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               2010年1月23日 上午6:35
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               10 楼
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               这几个部位都是关联的，您可以伸出舌头看一下，之间没有绝对的分界，肿瘤越长越大就累计更多区域了。
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-283105">
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              <span class="bbp-reply-post-date">
               2010年1月23日 下午2:42
              </span>
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               11 楼
              </a>
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            <!-- #post-283105 -->
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              <br/>
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               dingpeng
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              <br/>
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              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               这个问题CART不会好于Logit model。
               <br/>
               因为自变量是二值的，理论上logistic 回归的饱和模型就是最复杂的模型了，所以只需要在这个模型之中挑选。
               <br/>
               CART对于非线性的结构捕捉比较好，大多是连续的自变量。
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-283106">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2010年1月23日 下午2:44
              </span>
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               12 楼
              </a>
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             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-283106 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-18120 bbp-reply-position-12 user-id-61363 post-283106 reply type-reply status-publish hentry">
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              </a>
              <br/>
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               dingpeng
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               版主
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               这种问题，Logistic regression 几乎是首要的选择。
               <br/>
               在R 中可以用
               <br/>
               glm()和step()实现。
               <br/>
               参见数理统计版某帖子—-大概叫“请替我的数据出招”，我贴了R 的code，你可以借鉴。
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-283108">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2010年1月23日 下午3:38
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/18120/#post-283108">
               13 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
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             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-283108 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-993 bbp-parent-topic-18120 bbp-reply-position-13 user-id-61363 post-283108 reply type-reply status-publish hentry">
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              </a>
              <br/>
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               dingpeng
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              <br/>
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               版主
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <pre class="highlight ">##work dictionary
setwd("E:/COS")

##data from COS
data = read.table("cos0121.txt", header = TRUE)

##correlation cosfficient
cor(data)
##graphics
arm::corrplot(data)
##the simplest model
M_simple = glm(分组 ~ ., family = binomial(link = logit), data = data)
##not very good result
summary(M_simple)

##the saturate model
M_sat = lm(分组 ~ 舌背*舌根*舌侧缘*舌腹*口底, data = data)
##some interaction terms may be significant
summary(M_sat)

##stepwise regression
##AIC
selectAIC = step(M_sat)
summary(selectAIC)
##BIC
selectBIC = step(M_sat, k = log(dim(data)[2]))
summary(selectBIC)
</pre>
              <p>
               Results:
              </p>
              <pre class="highlight "> 
 &gt; summary(selectAIC)
Call:
lm(formula = 分组 ~ 舌背 + 舌根 + 舌侧缘 + 舌腹 + 口底 + 舌背:舌根 + 
    舌背:舌侧缘 + 舌背:舌腹 + 舌根:舌腹 + 舌腹:口底 + 舌背:舌根:舌腹, 
    data = data)
Residuals:
       Min         1Q     Median         3Q        Max 
-8.684e-01 -2.222e-01  7.377e-17  3.380e-01  7.778e-01 
Coefficients:
               Estimate Std. Error t value Pr(&gt;|t|)   
(Intercept)     -0.6130     0.4546  -1.348  0.18266   
舌背             1.8352     0.6444   2.848  0.00605 **
舌根             0.1667     0.3155   0.528  0.59933   
舌侧缘           0.9463     0.4386   2.157  0.03506 * 
舌腹             0.3287     0.1576   2.086  0.04131 * 
口底             1.0000     0.4355   2.296  0.02522 * 
舌背:舌根       -0.3889     0.3708  -1.049  0.29853   
舌背:舌侧缘     -1.9463     0.6181  -3.149  0.00257 **
舌背:舌腹       -0.5509     0.3593  -1.533  0.13058   
舌根:舌腹       -0.2445     0.3538  -0.691  0.49219   
舌腹:口底       -0.7158     0.4616  -1.550  0.12638   
舌背:舌根:舌腹   1.2772     0.5529   2.310  0.02441 * 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 
Residual standard error: 0.4131 on 59 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.4326,     Adjusted R-squared: 0.3268 
F-statistic: 4.089 on 11 and 59 DF,  p-value: 0.0001812 
</pre>
              <p>
              </p>
              <pre class="highlight "> 
 &gt; summary(selectBIC)
Call:
lm(formula = 分组 ~ 舌背 + 舌根 + 舌侧缘 + 舌腹 + 口底 + 舌背:舌根 + 
    舌背:舌侧缘 + 舌背:舌腹 + 舌根:舌腹 + 舌腹:口底 + 舌背:舌根:舌腹, 
    data = data)
Residuals:
       Min         1Q     Median         3Q        Max 
-8.684e-01 -2.222e-01  7.377e-17  3.380e-01  7.778e-01 
Coefficients:
               Estimate Std. Error t value Pr(&gt;|t|)   
(Intercept)     -0.6130     0.4546  -1.348  0.18266   
舌背             1.8352     0.6444   2.848  0.00605 **
舌根             0.1667     0.3155   0.528  0.59933   
舌侧缘           0.9463     0.4386   2.157  0.03506 * 
舌腹             0.3287     0.1576   2.086  0.04131 * 
口底             1.0000     0.4355   2.296  0.02522 * 
舌背:舌根       -0.3889     0.3708  -1.049  0.29853   
舌背:舌侧缘     -1.9463     0.6181  -3.149  0.00257 **
舌背:舌腹       -0.5509     0.3593  -1.533  0.13058   
舌根:舌腹       -0.2445     0.3538  -0.691  0.49219   
舌腹:口底       -0.7158     0.4616  -1.550  0.12638   
舌背:舌根:舌腹   1.2772     0.5529   2.310  0.02441 * 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 
Residual standard error: 0.4131 on 59 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.4326,     Adjusted R-squared: 0.3268 
F-statistic: 4.089 on 11 and 59 DF,  p-value: 0.0001812 
</pre>
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               2010年1月25日 上午6:23
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               14 楼
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             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/110417/" rel="nofollow" title="查看leehongyi的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/110417/" rel="nofollow" title="查看leehongyi的档案">
               leehongyi
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               十分感谢！
               <br/>
               为了在论文中便于描述，我分开设置了变量，并进行了logistic backwardstep：LR检验。
               <br/>
               结果如图。
               <br/>
               但是所建立的模型如何判断是否准确？如何进行诊断？下图中带有信息吗？
              </p>
             </div>
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